chan算法taylor加权

Chan算法是计算凸包的一种高效算法，它基于增量式凸包构建技术，来实现在O(nlogh)的时间复杂度下计算凸包，其中，n为点集大小，h为凸包大小。 Taylor加权是一种用于计算二次曲线拟合的加权方式，它基于牛顿法的思想，通过不断使用二阶导数信息来拟合点集，并且采用较大的权重使得拟合曲线更加靠近数据点，从而实现更精确的曲线拟合。

将这两种算法结合起来，我们可以很方便地使用Chan算法来计算拟合点集的凸包。具体来说，我们可以通过Taylor加权得到所有点的权重，然后按照权重从大到小对点进行排序。接下来，我们按照Chan算法的思路，依次加入点构建凸壳，每次选取一个权重最大的点，而此时该点也是所有已经加入凸壳的点的切线方向上的点。因此，我们可以通过该点的二阶导数信息来计算该点处的二次曲线，并将该曲线作为凸壳的一个切线。通过不断加入这样的点，并更新凸壳的形状，最终我们可以得到一个经过拟合点集的二次曲线凸包。

总之，通过Chan算法和Taylor加权的结合，我们可以得到一个高效的拟合点集的凸包算法，它能够在O(nlogh)的时间复杂度下得到拟合点集的凸包，并且具有很好的拟合精度。